国産大規模モデル「四大金剛」、強すぎて怖い。みんなそれぞれの道を歩んだ
各社がそれぞれの次元で極限まで到達し、自分たちの“堅固な城壁”を見つけた。
1、Kimi：事前学習の神
月の暗面はパラメータを2.8兆（2.8トリリオン）まで引き上げ、能力はFable5に次ぐ。現在の中国国内モデルの中では上限が最も高い。売上は2,000万米ドル超え。だが協業は取り分が必要で、低価格で市場を奪うのではなく、技術プレミアムで稼いでいる。2.8兆パラメータは世界的に見ても第一グループに入る。Kimiはパラメータ規模と事前学習データの品質の両方で巨額投資を行った。
2、DeepSeek：コスト効率の神
同価格帯で無敵だと業界で「決定的な一線を斬る」と呼ばれている。他のモデルがDeepSeekより価格設定を高くすると、基本的に生き残れない。10か月でハード回収でき、値上げ後でもおそらく3か月で回収できる見込み。DeepSeekはMoEアーキテクチャで推論コストを極限まで圧縮。同じトークン価格で、他社は赤字になり、DeepSeekは黒字になる。業界全体がその価格設定を見て戦略を調整している。
3、GLM：後学習の神
智谱はまったく別の道を選んだ。基盤モデルGLM5で学習された小型版で、世代を重ねるごとに一段ずつ強くなっている。小型版のアップグレード効果は、大型版の更新に匹敵する。パラメータは7000億超ほどに過ぎないが、知能はOpus 4.8に到達。同じ基盤モデルを他社が70点まで学習するなら、GLMは90点まで持っていける。後学習の技術的な壁は、単にパラメータを積むよりも複製が難しい。ここに蓄積されているのはknow-howで、金を投じるだけでは解決できない。
4、MiniMax：マルチモーダル動画の神
最初の3社は言語モデル競争で勝ちに行っているが、MiniMaxは直接競技場を変えた。オープンソースの動画モデルを新たな高みに引き上げ、マルチモーダル能力は4社の中で最も突出している。動画生成はまだ始まったばかりで、市場の余地は言語モデルより大きい可能性がある。レッドオーシャンで血みどろの殴り合いをするのではなく、ブルーオーシャンで壁を築く。この戦略はとても賢い。
国内の大規模モデルはすでにGPTとの全面的な対標準フェーズを過ぎ、分化を始めている。最後に勝てるのは、自分たちの“自分のエコロジカルなニッチ”で代替不可能な位置を作れた会社だ。
各社がそれぞれの次元で極限まで到達し、自分たちの“堅固な城壁”を見つけた。
1、Kimi：事前学習の神
月の暗面はパラメータを2.8兆（2.8トリリオン）まで引き上げ、能力はFable5に次ぐ。現在の中国国内モデルの中では上限が最も高い。売上は2,000万米ドル超え。だが協業は取り分が必要で、低価格で市場を奪うのではなく、技術プレミアムで稼いでいる。2.8兆パラメータは世界的に見ても第一グループに入る。Kimiはパラメータ規模と事前学習データの品質の両方で巨額投資を行った。
2、DeepSeek：コスト効率の神
同価格帯で無敵だと業界で「決定的な一線を斬る」と呼ばれている。他のモデルがDeepSeekより価格設定を高くすると、基本的に生き残れない。10か月でハード回収でき、値上げ後でもおそらく3か月で回収できる見込み。DeepSeekはMoEアーキテクチャで推論コストを極限まで圧縮。同じトークン価格で、他社は赤字になり、DeepSeekは黒字になる。業界全体がその価格設定を見て戦略を調整している。
3、GLM：後学習の神
智谱はまったく別の道を選んだ。基盤モデルGLM5で学習された小型版で、世代を重ねるごとに一段ずつ強くなっている。小型版のアップグレード効果は、大型版の更新に匹敵する。パラメータは7000億超ほどに過ぎないが、知能はOpus 4.8に到達。同じ基盤モデルを他社が70点まで学習するなら、GLMは90点まで持っていける。後学習の技術的な壁は、単にパラメータを積むよりも複製が難しい。ここに蓄積されているのはknow-howで、金を投じるだけでは解決できない。
4、MiniMax：マルチモーダル動画の神
最初の3社は言語モデル競争で勝ちに行っているが、MiniMaxは直接競技場を変えた。オープンソースの動画モデルを新たな高みに引き上げ、マルチモーダル能力は4社の中で最も突出している。動画生成はまだ始まったばかりで、市場の余地は言語モデルより大きい可能性がある。レッドオーシャンで血みどろの殴り合いをするのではなく、ブルーオーシャンで壁を築く。この戦略はとても賢い。
国内の大規模モデルはすでにGPTとの全面的な対標準フェーズを過ぎ、分化を始めている。最後に勝てるのは、自分たちの“自分のエコロジカルなニッチ”で代替不可能な位置を作れた会社だ。